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基于改进生物地理学算法的电力系统经济调度计算研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-18页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 电力系统经济调度问题的研究现状第11-13页
    1.3 生物地理学算法的研究现状第13-16页
    1.4 论文主要工作及章节安排第16-18页
2 基于多元拓扑和量化正交学习的改进生物地理学算法第18-37页
    2.1 引言第18页
    2.2 算法的改进策略第18-23页
    2.3 算例分析第23-31页
    2.4 各改进部分的效果分析第31-36页
    2.5 本章小结第36-37页
3 改进生物地理学算法在考虑运行禁区的静态经济调度问题中的应用第37-46页
    3.1 引言第37-38页
    3.2 静态经济调度问题描述第38-39页
    3.3 约束条件处理第39-41页
    3.4 算例分析第41-45页
    3.5 本章小结第45-46页
4 改进生物地理学算法在考虑爬坡约束的动态经济调度问题中的应用第46-57页
    4.1 引言第46-47页
    4.2 DED问题的数学描述第47-48页
    4.3 约束条件处理第48-50页
    4.4 算例分析第50-56页
    4.5 本章小结第56-57页
5 总结与展望第57-59页
    5.1 全文总结第57-58页
    5.2 今后工作展望第58-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-66页
附录1 攻读硕士学位期间发表论文目录第66-67页
附录2 攻读硕士学位期间参与的科研项目第67-68页
附录3 优化算法性能标准测试函数第68-70页
附录4 动态经济调度算例3最优调度方案第70页

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